{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# LLM"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-info\">\n",
    "\n",
    "This tutorial is available as an IPython notebook at [Malaya/example/llm](https://github.com/huseinzol05/Malaya/tree/master/example/llm).\n",
    "    \n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-warning\">\n",
    "\n",
    "This notebook is running using GPU.\n",
    "    \n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-warning\">\n",
    "\n",
    "Results generated using stochastic methods.\n",
    "    \n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import os\n",
    "\n",
    "os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'\n",
    "os.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH'] = 'true'"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import logging\n",
    "\n",
    "logging.basicConfig(level=logging.INFO)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:torch.distributed.nn.jit.instantiator:Created a temporary directory at /tmp/tmppnu396jb\n",
      "INFO:torch.distributed.nn.jit.instantiator:Writing /tmp/tmppnu396jb/_remote_module_non_scriptable.py\n",
      "/home/husein/dev/malaya/malaya/tokenizer.py:214: FutureWarning: Possible nested set at position 3397\n",
      "  self.tok = re.compile(r'({})'.format('|'.join(pipeline)))\n",
      "/home/husein/dev/malaya/malaya/tokenizer.py:214: FutureWarning: Possible nested set at position 3927\n",
      "  self.tok = re.compile(r'({})'.format('|'.join(pipeline)))\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import malaya"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### List available HuggingFace models"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'mesolitica/malaysian-llama2-7b-32k-instructions': {'base model': 'https://huggingface.co/mesolitica/llama-7b-hf-32768-fpf',\n",
       "  'Size (GB)': 13.85,\n",
       "  'context length': 32768,\n",
       "  'trained on': ['https://huggingface.co/datasets/mesolitica/google-translate-ultrachat']},\n",
       " 'mesolitica/malaysian-llama2-13b-32k-instructions': {'base model': 'https://huggingface.co/mesolitica/llama-13b-hf-32768-fpf',\n",
       "  'Size (GB)': 26.03,\n",
       "  'context length': 32768,\n",
       "  'trained on': ['https://huggingface.co/datasets/mesolitica/google-translate-ultrachat']}}"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "malaya.llm.available_huggingface"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Load HuggingFace model\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "def huggingface(\n",
    "    model: str = 'mesolitica/malaysian-llama2-7b-32k-instructions',\n",
    "    force_check: bool = True,\n",
    "    **kwargs,\n",
    "):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    Load LLM HuggingFace model.\n",
    "\n",
    "    Parameters\n",
    "    ----------\n",
    "    model: str, optional (default='mesolitica/malaysian-llama2-7b-32k-instructions')\n",
    "        Check available models at `malaya.llm.available_huggingface()`.\n",
    "    force_check: bool, optional (default=True)\n",
    "        Force check model one of malaya model.\n",
    "        Set to False if you have your own huggingface model.\n",
    "\n",
    "    Returns\n",
    "    -------\n",
    "    result: malaya.torch_model.huggingface.LLM\n",
    "    \"\"\"\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Loading the tokenizer from the `special_tokens_map.json` and the `added_tokens.json` will be removed in `transformers 5`,  it is kept for forward compatibility, but it is recommended to update your `tokenizer_config.json` by uploading it again. You will see the new `added_tokens_decoder` attribute that will store the relevant information.\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
       "model_id": "b401e01544744a4fa1eb082485358b14",
       "version_major": 2,
       "version_minor": 0
      },
      "text/plain": [
       "Loading checkpoint shards:   0%|          | 0/2 [00:00<?, ?it/s]"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "model = malaya.llm.huggingface(device_map=\"auto\", load_in_4bit=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Generate\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "def generate(\n",
    "    self,\n",
    "    query: List[Dict[str, str]],\n",
    "    **kwargs,\n",
    "):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    Generate respond from user input.\n",
    "\n",
    "    Parameters\n",
    "    ----------\n",
    "    query: List[Dict[str, str]]\n",
    "        [\n",
    "            {\n",
    "                'role': 'system',\n",
    "                'content': 'anda adalah AI yang berguna',\n",
    "            },\n",
    "            {\n",
    "                'role': 'user',\n",
    "                'content': 'makanan apa yang sedap?',\n",
    "            }\n",
    "        ]\n",
    "\n",
    "    **kwargs: vector arguments pass to huggingface `generate` method.\n",
    "        Read more at https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/text_generation\n",
    "\n",
    "        If you are using `use_ctranslate2`, vector arguments pass to ctranslate2 `translate_batch` method.\n",
    "        Read more at https://opennmt.net/CTranslate2/python/ctranslate2.Translator.html?highlight=translate_batch#ctranslate2.Translator.translate_batch\n",
    "\n",
    "    Returns\n",
    "    -------\n",
    "    result: str\n",
    "    \"\"\"\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "query = [\n",
    "    {'role': 'system', 'content': 'anda adalah AI yang berguna'},\n",
    "    {'role': 'user', 'content': 'makanan apa yang sedap kat bangsar south?'},\n",
    "]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[INST] <<SYS>>\n",
      "anda adalah AI yang berguna\n",
      "<</SYS>>\n",
      "\n",
      "makanan apa yang sedap kat bangsar south? [/INST] Berikut ialah beberapa cadangan yang mungkin menarik minat anda:\n",
      "\n",
      "1. Restoran Perancis: Restoran Gâteau menawarkan hidangan Perancis yang lazat dan disajikan dengan perkhidmatan yang mesra. Restoran ini terletak di Bangsar South.\n",
      "2. Restoran Barat: Sejibu &amp; Mejamu menawarkan makanan Amerika Utara yang lazat dan menyajikan perkhidmatan dengan penuh hormat. Restoran ini terletak di Jalan 12.\n",
      "3. Thai: Restoran Tomyam di Jalan 12 adalah restoran Thai yang terkenal dan menyajikan makanan Thai yang lazat dan berpatutan. Restoran ini terletak di Jalan 12.\n",
      "4. Kebab: Restoran Kebab Tayar Baru menawarkan makanan Timur Tengah yang lazat dan menyajikan perkhidmatan dengan penuh hormat. Restoran ini terletak di Taman Pinggiran Kota.\n",
      "5. Restoran\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(model.generate(\n",
    "    query,\n",
    "    max_new_tokens = 300,\n",
    "    temperature = 1.0,\n",
    "    top_p = 0.95,\n",
    "    top_k = 50,\n",
    "    num_beams = 1,\n",
    "    do_sample = True,\n",
    "))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "query = [\n",
    "    {'role': 'system', 'content': 'anda adalah AI yang berguna'},\n",
    "    {'role': 'user', 'content': 'macam mana nak mulakan project hello-world menggunakan php'},\n",
    "]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[INST] <<SYS>>\n",
      "anda adalah AI yang berguna\n",
      "<</SYS>>\n",
      "\n",
      "macam mana nak mulakan project hello-world menggunakan php [/INST] Untuk memulakan projek hello-world dalam PHP dengan menggunakan pengurusan projek Laravel, anda boleh mengikuti langkah-langkah berikut:\n",
      "\n",
      "1. Buat kawasan di dalam direktori projek anda menggunakan perintah \"php artisan create Laravel project\" dari terminal anda.\n",
      "2. Sambungkan direktori projek anda ke dalam folder sumber Laravel.\n",
      "3. Gunakan perintah \"php artisan updb\" untuk mencipta jadual dan kunci penduduk untuk projek anda.\n",
      "4. Buat model dan tinggalan di dalam direktori projek anda.\n",
      "5. Gunakan perintah \"php artisan compile\" untuk mengkompilasi fail model dan tinggalan anda.\n",
      "6. Gunakan perintah \"php artisan pushdb\" untuk menyimpan perubahan ke dalam pangkalan data.\n",
      "7. Gunakan perintah \"php artisan downdb\" untuk menurunkan direktori project anda ke fail .php kosong.\n",
      "8. Ujilah aplikasi anda dalam pelayan untuk memastikan ia berjalan dengan betul. \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(model.generate(\n",
    "    query,\n",
    "    max_new_tokens = 1000,\n",
    "    temperature = 1.0,\n",
    "    top_p = 0.95,\n",
    "    top_k = 50,\n",
    "    num_beams = 1,\n",
    "    do_sample = True,\n",
    "))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "query = [\n",
    "    {'role': 'system', 'content': 'anda adalah AI yang berguna'},\n",
    "    {'role': 'user', 'content': 'bina simple kotlin app berserta code'},\n",
    "]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[INST] <<SYS>>\n",
      "anda adalah AI yang berguna\n",
      "<</SYS>>\n",
      "\n",
      "bina simple kotlin app berserta code [/INST] Aplikasi yang anda minta akan dibina dalam Kotlin dan menunjukkan kod yang diperlukan. Aplikasi akan dibina berdasarkan kes yang anda berikan dan hanya akan menunjukkan maklumat yang diperlukan pada bahagian yang anda nyatakan. Walau bagaimanapun, aplikasi ini tidak akan menjadi interaktif.\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Kotlin yang menggambarkan satu segmen aplikasi:\n",
      "\n",
      "```java\n",
      "package kotlin_examples\n",
      "import com.example.app\n",
      "import kotlin\n",
      "import kotlin.lang.Int\n",
      "import kotlin.lang.Var\n",
      "import kotlin.lang.VarArray\n",
      "import kotlin.lang.VarOrdering\n",
      "\n",
      "var bendaKongsi: varArray<String> = new varArray<String>(6)\n",
      "bendaKongsi.add(\"Salah satu Nama\").add(\"Nama lain\") // salah satu hanya mempunyai 1 karakter dan 1 nilai, tiada apa-apa nilai lain yang dikongsi dengan orang lain \n",
      "bendaKongsi.add(\"Salah satu Nama\") // salah satu juga mempunyai nilai lain (maksudnya yang diambil) yang berkongsi bahagian dalam 2 bahagian apabila menambah lebih daripada 1 karakter seperti itu, apabila dua orang berkongsi sesuatu, orang itu mempunyai dua nama. apabila hanya satu orang berkongsi kedua-dua nama ini, hanya satu akan dimuatkan.\n",
      "bendaKongsi.add(\"Salah satu Nama\") // benda yang lain, menunjukkan apa-apa kombinasi yang mungkin, contohnya anda boleh mempunyai beberapa orang yang menunjukkan mereka mempunyai dua nama yang dikongsi dan bersama-sama mengumpulkan orang yang mempunyai nama pertama. bendaKongsi ini sepatutnya digunakan untuk apa-apa nilai lain yang boleh dikongsi oleh beberapa orang dalam apa-apa keadaan.\n",
      "bendaKongsi.add(\"Salah satu Nama\") // apabila anda mula menambah dengan lebih daripada satu nilai lain, kemudian anda harus berulang: benda yang lain bertanggungjawab untuk semua nilai lain seperti ini.\n",
      "bendaKongsi.add(\"Salah satu Nama\").add(\"Orang lain\") // apabila dua orang boleh berkongsi dalam apa-apa keadaan.\n",
      "bendaKongsi.add(\"Orang lain\").add(\"Orang lain\") // apabila anda mahu nilai yang lain dimuatkan dengan nilai lain. dalam kes ini, orang lain harus dimuatkan dengan orang lain apabila tidak dikongsi dengan orang lain. Apabila bendaKongsi.add(\"Salah satu Nama\").add(\"Orang lain\") digunakan, orang lain harus dimuatkan dengan kod \"Salah satu Nama\".\n",
      "bendaKongsi.add(\"Orang lain\").add(\"Orang lain\").add(\"Orang lain\").add(\"Orang lain\") // anda boleh menambahkan nilai lain yang anda boleh.\n",
      "bendaKongsi\n",
      "```\n",
      " \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(model.generate(\n",
    "    query,\n",
    "    max_new_tokens = 1000,\n",
    "    temperature = 1.0,\n",
    "    top_p = 0.95,\n",
    "    top_k = 50,\n",
    "    num_beams = 1,\n",
    "    do_sample = True,\n",
    "))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "query = [\n",
    "    {'role': 'system', 'content': 'anda adalah AI yang berguna'},\n",
    "    {'role': 'user', 'content': 'contoh python code to predict harga rumah'},\n",
    "]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[INST] <<SYS>>\n",
      "anda adalah AI yang berguna\n",
      "<</SYS>>\n",
      "\n",
      "contoh python code to predict harga rumah [/INST] Kod Python berikut boleh digunakan untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "```\n",
      "import numpy as pd\n",
      "from sklearn.model_selection import train_splits\n",
      "from sklearn.ensemble import Votecast\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "data = pd.read_csv('data/dataset.csv')\n",
      "model = Votecast(max_votes = 1)\n",
      "\n",
      "model.fit(X={data['x']}),\n",
      "print(str(model.score()) + ' of ' + str(data['y']))) \n",
      "```\n",
      "Di sini, kami mengimport pandas dan sklearn untuk menyemak dan melatih model. Kita mengimport numpy sebagai pd untuk membaca fail csv dengan nama \"data/dataset.csv\". Kita melatih model Votecast dengan data yang diperoleh dari fail CSV. Untuk mengira skor setiap data, kita menggunakan kaedah train() dari model. Perintah seterusnya memaparkan skor setiap data dan mencatatnya dalam keluaran. \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(model.generate(\n",
    "    query,\n",
    "    max_new_tokens = 1000,\n",
    "    temperature = 1.0,\n",
    "    top_p = 0.95,\n",
    "    top_k = 50,\n",
    "    num_beams = 1,\n",
    "    do_sample = True,\n",
    "))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Streaming\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "def generate_stream(\n",
    "    self,\n",
    "    query: List[Dict[str, str]],\n",
    "    **kwargs,\n",
    "):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    Generate respond from user input in streaming mode.\n",
    "\n",
    "    Parameters\n",
    "    ----------\n",
    "    query: str\n",
    "        User input.\n",
    "    **kwargs: vector arguments pass to huggingface `generate` method.\n",
    "        Read more at https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/text_generation\n",
    "\n",
    "    Returns\n",
    "    -------\n",
    "    result: str\n",
    "    \"\"\"\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "Berikut ialah contoh kod Python untuk meramalkan harga rumah:\n",
      "\n",
      "import pandas as pd\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "import scipy.spm sebagai sps\n",
      "import sklearn.metrics sebagai skm\n",
      "import numpy sebagai np\n",
      "\n",
      "# Import Data sebagai Pandangan Darat Raya\n",
      "data = pd.read_csv('source.csv')\n",
      "data_set = data.drop_nltk()\n",
      "\n",
      "# Padam Tugas dan Tugas berasaskan Jantina sebagai Feature dibangunkan\n",
      "data_set = data_set.drop_c_dsd()\n",
      "data_set = data_set.drop_dsd() \r"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for s in model.generate_stream(\n",
    "    query,\n",
    "    max_new_tokens = 1000,\n",
    "    temperature = 1.0,\n",
    "    top_p = 0.95,\n",
    "    top_k = 50,\n",
    "    num_beams = 1,\n",
    "    do_sample = True,\n",
    "):\n",
    "    \n",
    "    print(s, end=\"\\r\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "If you run in CLI, it will properly flush the output."
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.10"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}
